| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-03-02 10:54 CT画像中の肺結節鑑別のための画像特徴抽出と識別器の構築 ○森 隆太・内藤拓未・本谷秀堅（名工大）・岩野信吾（名大）  MI2014-61 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，胸部3次元CT画像中の肺結節の良悪性を識別する手法と，この識別機に利用する画像特徴量について報告する．本稿で報告する良悪性鑑別法においては，結節領域をセグメンテーションしたあと，スピキュラの量や体積など9種類の特徴量を51次元ベクトルで表現したものを入力とする識別器を適用する．識別器の構築にはSVMを利用する．良悪性の5段階評価の付された309症例を学習データとして識別器を構築したところ，約75%の識別率を実現した．次に，識別に利用した各特徴量のF値を評価するとともに，このF値に基づき特徴量選択を行った．本稿では，選択した特徴量の数の変化に伴うし識別性能の変化を報告するとともに，良性と悪性の識別に有効な特徴量についても報告する． |
| （英） | In this article, the authors report about a method for classifying pulmonary nodules in three-dimensional X-CT images and about image features used for the classification. The classification method firstly segments the nodules in given three-dimensional X-CT images and then extracts nine kinds of image features that are represented by a fifty-one vector, which is input to the classifier. Given 309 training images of pulmonary nodules with five-grade evaluations, the authors constructed the classifier using a kernel SVM. Its classification ratio was about 75%. The F-score of each of the image features was evaluated and was used for selecting ons that contributed the classification well. In this article, it is reported that which images features contributed to the classification and that how the classification performance changed with respect to the change of the number of the input image features. | |
| キーワード | （和） | 診断支援 / CT / 肺結節 / 良悪性鑑別 / Support Vector Machine / / / |
| （英） | Computed Aided Diagnosis / CT images / lung nodules / classification / SVM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-61, pp. 45-48, 2015年3月. | |
| 資料番号 | MI2014-61 | |
| 発行日 | 2015-02-23 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2014-61 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2015-03-02 - 2015-03-03 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | Hotel Miyahira |
| テーマ（和） | 多元計算解剖学の創成，医用画像工学の最先端，一般 |
| テーマ（英） | Creation of multidisciplinary computational anatomy, Forefront of medical image engineering, General topics in medical imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2015-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CT画像中の肺結節鑑別のための画像特徴抽出と識別器の構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Feature Extraction and Construction of a Classifier for Discriminating Pulmonary Nodules in X-CT Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 診断支援 / Computed Aided Diagnosis |
| キーワード(2)（和/英） | CT / CT images |
| キーワード(3)（和/英） | 肺結節 / lung nodules |
| キーワード(4)（和/英） | 良悪性鑑別 / classification |
| キーワード(5)（和/英） | Support Vector Machine / SVM |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 隆太 / Ryuta Mori / モリ リュウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内藤 拓未 / Takumi Naito / ナイトウ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩野 信吾 / Shingo Iwano / イワノ シンゴ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-03-02 10:54:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2014-61 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.482 |
| ページ範囲 | pp.45-48 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-02-23 (MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]